> 이 글은 이 시리즈의 허브 글이다. 센서, 제어기, 비전 처리, 자율 비행까지 전체 시스템을 한 번에 이해하고 싶다면 여기서 시작하면 된다. 더 작은 폼팩터의 BLE 센서 노드, 저전력 설계, TinyML 엣지 디바이스가 관심사라면 [Seeed Studio XIAO nRF52840 완전 가이드 — BLE IoT 프로젝트 실전](/blog/ai/2026-03-03-xiao-nrf52840-iot-guide)으로 이어서 읽는 편이 맞다.

들어가며

드론을 사서 날리는 것과 **직접 만들어서 날리는 것**은 완전히 다른 경험입니다. 하드웨어 조립, PID 제어 튜닝, 센서 융합, 자율 비행 알고리즘까지 — 제어 공학의 모든 것이 집약된 프로젝트입니다.

Part 1: 하드웨어 구성

쿼드콥터 부품 리스트

필수 부품:

├── 프레임: F450 (대각 450mm, 입문용 최적) ~₩15,000

├── 모터: 2212 920KV BLDC × 4 ~₩24,000

├── ESC: SimonK 30A × 4 (전자 속도 제어기) ~₩20,000

├── 프로펠러: 1045 (10인치) × 4 (CW 2 + CCW 2) ~₩5,000

├── 배터리: 3S 11.1V 2200mAh LiPo ~₩20,000

├── 컨트롤러: Arduino Mega 2560 또는 STM32 ~₩15,000

├── IMU 센서: MPU6050 (가속도+자이로) ~₩3,000

├── 기압계: BMP280 (고도 유지) ~₩3,000

├── GPS: Neo-6M (자율 비행용) ~₩10,000

├── 수신기: FlySky FS-iA6B (조종기 포함) ~₩30,000

└── 전원 분배 보드 (PDB) + 커넥터 ~₩5,000

총: ~₩150,000 (DJI Mini 4의 1/5 가격!)

선택 부품:

├── Raspberry Pi 4 (비전 처리, 자율 비행) ~₩60,000

├── Pi Camera V2 (객체 추적) ~₩30,000

├── 울트라소닉 센서: HC-SR04 (저고도 측정) ~₩2,000

├── 광학 흐름 센서: PMW3901 (실내 위치 유지) ~₩15,000

└── Telemetry: HC-12 433MHz (지상 모니터링) ~₩5,000

모터 배치

Front

M1(CW) M2(CCW)

\ /

\ /

\ /

[FC Board]

/ \

/ \

/ \

M3(CCW) M4(CW)

Back

CW = 시계방향, CCW = 반시계방향

대각선 모터가 같은 방향으로 회전!

→ 토크 상쇄로 기체 안정

배선도

배터리 (3S LiPo 11.1V)

│

├──[PDB]── ESC1 ── M1

│ ESC2 ── M2

│ ESC3 ── M3

│ ESC4 ── M4

│

├──[BEC 5V]── Arduino Mega

│ ├── MPU6050 (I2C: SDA→D20, SCL→D21)

│ ├── BMP280 (I2C: 같은 버스)

│ ├── GPS Neo-6M (Serial2: TX→D16, RX→D17)

│ ├── 수신기 (PPM→D2 또는 각 채널)

│ └── ESC Signal (D3, D5, D6, D9)

│

└──[5V]── Raspberry Pi 4 (USB 연결 또는 Serial)

└── Pi Camera

Part 2: PID 제어 — 드론의 핵심

PID란?

목표: 드론을 수평으로 유지하고 싶다 (Roll = 0°)

현재 상태: Roll = 5° (오른쪽으로 기울어짐)

오차(Error) = 목표 - 현재 = 0° - 5° = -5°

PID 출력 = P + I + D

P (비례): 오차에 비례하여 보정

→ -5° × Kp = 즉각 반응, 하지만 진동 가능

I (적분): 오차의 누적을 보정

→ 미세한 편향 제거, 하지만 과하면 오버슈트

D (미분): 오차의 변화율을 보정

→ 급격한 변화 억제, 진동 방지

Arduino PID 구현

// PID 제어기 클래스

class PIDController {

private:

float Kp, Ki, Kd;

float prevError = 0;

float integral = 0;

float maxIntegral = 300; // 적분 와인드업 방지

unsigned long prevTime = 0;

public:

PIDController(float p, float i, float d)

: Kp(p), Ki(i), Kd(d) {}

float compute(float setpoint, float measured) {

unsigned long now = micros();

float dt = (now - prevTime) / 1000000.0f; // 초 단위

if (dt <= 0 || dt > 0.5) dt = 0.004; // 안전장치

prevTime = now;

float error = setpoint - measured;

// P: 비례

float P = Kp * error;

// I: 적분 (와인드업 방지)

integral += error * dt;

integral = constrain(integral, -maxIntegral, maxIntegral);

float I = Ki * integral;

// D: 미분 (측정값 기반 — setpoint 변경 시 킥 방지)

float derivative = (error - prevError) / dt;

float D = Kd * derivative;

prevError = error;

return P + I + D;

}

void reset() {

prevError = 0;

integral = 0;

}

};

// Roll, Pitch, Yaw 각각 별도 PID

PIDController rollPID(1.2, 0.04, 18.0);

PIDController pitchPID(1.2, 0.04, 18.0);

PIDController yawPID(3.0, 0.02, 0.0);

센서 융합 (Complementary Filter)

#include <Wire.h>

#include <MPU6050.h>

MPU6050 mpu;

float roll = 0, pitch = 0, yaw = 0;

const float ALPHA = 0.98; // 상보 필터 계수

void updateIMU() {

int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;

mpu.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);

// 가속도 → 절대 각도 (느리지만 드리프트 없음)

float accelRoll = atan2(ay, az) * 180.0 / PI;

float accelPitch = atan2(-ax, sqrt(ay*ay + az*az)) * 180.0 / PI;

// 자이로 → 각속도 적분 (빠르지만 드리프트 있음)

float dt = 0.004; // 250Hz

float gyroRollRate = gx / 131.0; // °/s

float gyroPitchRate = gy / 131.0;

float gyroYawRate = gz / 131.0;

// 상보 필터: 자이로(단기) + 가속도(장기) 융합

roll = ALPHA * (roll + gyroRollRate * dt) + (1 - ALPHA) * accelRoll;

pitch = ALPHA * (pitch + gyroPitchRate * dt) + (1 - ALPHA) * accelPitch;

yaw += gyroYawRate * dt; // 자이로만 (가속도로는 yaw 못 구함)

}

모터 믹싱

#include <Servo.h>

Servo motor[4];

void setup() {

motor[0].attach(3); // 전좌 (CW)

motor[1].attach(5); // 전우 (CCW)

motor[2].attach(6); // 후좌 (CCW)

motor[3].attach(9); // 후우 (CW)

// ESC 초기화 (1000~2000μs PWM)

for (int i = 0; i < 4; i++) {

motor[i].writeMicroseconds(1000);

}

delay(2000);

}

void setMotors(float throttle, float rollOut, float pitchOut, float yawOut) {

// 모터 믹싱 공식

float m1 = throttle + pitchOut + rollOut - yawOut; // 전좌 CW

float m2 = throttle + pitchOut - rollOut + yawOut; // 전우 CCW

float m3 = throttle - pitchOut + rollOut + yawOut; // 후좌 CCW

float m4 = throttle - pitchOut - rollOut - yawOut; // 후우 CW

// 범위 제한 (1000~2000μs)

motor[0].writeMicroseconds(constrain(m1, 1100, 1900));

motor[1].writeMicroseconds(constrain(m2, 1100, 1900));

motor[2].writeMicroseconds(constrain(m3, 1100, 1900));

motor[3].writeMicroseconds(constrain(m4, 1100, 1900));

}

메인 루프 (250Hz)

void loop() {

// 1. 센서 읽기

updateIMU();

// 2. 조종기 입력 읽기

float targetRoll = map(rcChannel[0], 1000, 2000, -30, 30);

float targetPitch = map(rcChannel[1], 1000, 2000, -30, 30);

float targetYaw = map(rcChannel[3], 1000, 2000, -180, 180);

float throttle = rcChannel[2];

// 3. PID 계산

float rollOut = rollPID.compute(targetRoll, roll);

float pitchOut = pitchPID.compute(targetPitch, pitch);

float yawOut = yawPID.compute(targetYaw, yaw);

// 4. 모터 출력

if (throttle > 1100) { // 안전: 스로틀 최소 이상일 때만

setMotors(throttle, rollOut, pitchOut, yawOut);

} else {

for (int i = 0; i < 4; i++)

motor[i].writeMicroseconds(1000); // 모터 정지

}

// 250Hz 유지

while (micros() - loopTimer < 4000);

loopTimer = micros();

}

Part 3: Raspberry Pi 비전 제어

Raspberry Pi에서 객체 추적 + Arduino로 명령 전송

Arduino와 시리얼 통신

arduino = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 115200)

카메라

cap = cv2.VideoCapture(0)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)

색상 추적 (빨간색 물체 따라가기)

while True:

ret, frame = cap.read()

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

빨간색 마스크

mask = cv2.inRange(hsv, (0, 120, 70), (10, 255, 255))

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if contours:

largest = max(contours, key=cv2.contourArea)

M = cv2.moments(largest)

if M["m00"] > 500:

cx = int(M["m10"] / M["m00"])

cy = int(M["m01"] / M["m00"])

화면 중앙(160,120)으로부터의 오차

error_x = cx - 160 # 좌우

error_y = cy - 120 # 상하

Arduino로 보정 명령 전송

cmd = struct.pack('hh', error_x, error_y)

arduino.write(cmd)

Part 4: 실전 제어 시스템 사례

도립 진자 (Inverted Pendulum)

// 도립 진자 = 드론 제어의 축소판

// 막대를 수직으로 세우는 문제 = 드론을 수평으로 유지하는 문제

// 로터리 엔코더로 각도 읽기

volatile long encoderCount = 0;

float pendulumAngle = 0;

void encoderISR() {

encoderCount += (digitalRead(ENCODER_B) == HIGH) ? 1 : -1;

}

void setup() {

attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(ENCODER_A), encoderISR, RISING);

}

void loop() {

pendulumAngle = encoderCount * 360.0 / 2400.0; // PPR=600, x4

// PID로 모터 제어

float output = balancePID.compute(0, pendulumAngle); // 목표: 0°

setMotor(output);

}

라인 트레이서 (자율 주행 기초)

// IR 센서 5개로 라인 감지

int sensors[5] = {A0, A1, A2, A3, A4};

float getLinePosition() {

int values[5];

float weighted = 0, total = 0;

for (int i = 0; i < 5; i++) {

values[i] = analogRead(sensors[i]);

weighted += values[i] * (i - 2) * 1000; // -2000 ~ +2000

total += values[i];

}

return weighted / total; // -2000(좌) ~ +2000(우)

}

void loop() {

float position = getLinePosition(); // 현재 위치

float correction = linePID.compute(0, position); // 목표: 중앙(0)

int leftSpeed = baseSpeed + correction;

int rightSpeed = baseSpeed - correction;

setMotors(leftSpeed, rightSpeed);

}

PID 튜닝 가이드

Ziegler-Nichols 방법:

1. Ki = 0, Kd = 0으로 시작

2. Kp를 서서히 올려서 진동이 시작되는 값(Ku) 찾기

3. 진동 주기(Tu) 측정

4. 계산:

Kp = 0.6 × Ku

Ki = 2 × Kp / Tu

Kd = Kp × Tu / 8

실전 팁:

├── P만 먼저: 빠른 반응, 약간의 진동 OK

├── D 추가: 진동 잡기 (P의 10~20배)

├── I 추가: 정상 상태 오차 제거 (조금만!)

└── 드론은 I를 너무 키우면 위험 (적분 와인드업)

이 임베디드 실전 시리즈에서 다음에 읽을 글

- [Seeed Studio XIAO nRF52840 완전 가이드 — BLE IoT 프로젝트 실전](/blog/ai/2026-03-03-xiao-nrf52840-iot-guide)

드론처럼 큰 제어 시스템 대신, BLE 기반 센서 노드, 저전력 웨어러블, TinyML 엣지 디바이스를 직접 만들고 싶다면 이 글이 더 적합하다.

**Q1.** PID에서 P, I, D 각각의 역할은?

||P(비례): 오차에 비례한 즉각 보정. I(적분): 누적 오차 제거 (정상 상태 오차). D(미분): 급격한 변화 억제 (진동 방지)||

**Q2.** 쿼드콥터에서 대각선 모터가 같은 방향으로 회전하는 이유는?

||토크 상쇄. CW와 CCW 모터가 대각으로 배치되어 전체 토크가 0이 됨. 같은 방향 모터만 있으면 기체가 회전함||

**Q3.** 상보 필터에서 ALPHA가 0.98인 의미는?

||자이로(단기, 빠름) 98% + 가속도(장기, 안정) 2% 비율로 융합. 자이로는 빠르지만 드리프트, 가속도는 느리지만 절대값 제공||

**Q4.** 적분 와인드업(Integral Windup)이란?

||모터 출력이 포화된 상태에서 적분값이 계속 커지는 현상. 포화 해제 시 과도한 오버슈트 발생. constrain으로 적분값 제한하여 방지||

**Q5.** ESC의 PWM 범위 1000~2000μs에서 각각의 의미는?

||1000μs: 모터 정지. 2000μs: 최대 회전. 1500μs: 중간. ESC는 이 PWM 신호를 받아 BLDC 모터의 3상 전류를 제어||